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  Fighting Fire with Fire: Using Antidote Data to Improve Polarization and Fairness of Recommender Systems

Rastegarpanah, B., Gummadi, K., & Crovella, M. (2019). Fighting Fire with Fire: Using Antidote Data to Improve Polarization and Fairness of Recommender Systems. In WSDM '19 (pp. 231-239). New York, NY: ACM. doi:10.1145/3289600.3291002.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0006-03C3-A Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0009-CE57-E
Genre: Konferenzbeitrag
Untertitel : Fighting Fire with Fire: {U}sing Antidote Data to Improve Polarization and Fairness of Recommender Systems

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Rastegarpanah, Bashir1, Autor
Gummadi, Krishna2, Autor           
Crovella, Mark1, Autor
Affiliations:
1External Organizations, ou_persistent22              
2Group K. Gummadi, Max Planck Institute for Software Systems, Max Planck Society, ou_2105291              

Inhalt

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Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 201820192019
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: Rastegarpanah_WSDM2019Demo
DOI: 10.1145/3289600.3291002
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 12h ACM International Conference on Web Search and Data Mining
Veranstaltungsort: Melbourne, Australia
Start-/Enddatum: 2019-02-11 - 2019-02-15

Entscheidung

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Projektinformation

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Projektname : FairSocialComputing
Grant ID : 789373
Förderprogramm : Horizon 2020 (H2020)
Förderorganisation : European Commission (EC)

Quelle 1

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Titel: WSDM '19
  Kurztitel : WSDM 2019
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: New York, NY : ACM
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 231 - 239 Identifikator: ISBN: 978-1-4503-5940-5